Alors que l'intelligence artificielle alimente notre monde, elle crée une nouvelle frontière pour les menaces complexes que les pratiques de cybersécurité standard ne peuvent pas gérer. Ce cours vous permet d'acquérir les compétences spécialisées et en demande pour défendre ces systèmes critiques de bout en bout. Vous apprendrez à penser comme un attaquant, en identifiant les menaces uniques telles que l'empoisonnement des données, l'évasion contradictoire et les attaques par inférence de modèle. Nous parcourrons l'ensemble du cycle de vie des MLOps, en identifiant les vulnérabilités depuis le moment où les données sont collectées jusqu'à la seconde où un modèle est déployé. Mais il ne s'agit pas seulement de théorie : vous appliquerez immédiatement vos connaissances dans le cadre d'une série de laboratoires pratiques. En utilisant le cadre ATLAS de MITRE, vous effectuerez une analyse complète de la modélisation des menaces sur un exemple d'application IA. Vous mettrez ensuite en œuvre des stratégies d'atténuation pratiques, basées sur le code, pour construire des systèmes plus résilients, en terminant votre apprentissage par un projet final dans lequel vous effectuerez un audit de sécurité complet. Ce cours est idéal pour les ingénieurs IA, les scientifiques des données, les professionnels de la cybersécurité et toute personne impliquée dans la conception, le développement ou le déploiement de systèmes d'IA. Il est particulièrement précieux pour les professionnels travaillant dans des secteurs où la sécurité est une priorité, tels que les soins de santé, la finance et le gouvernement. Les apprenants devraient avoir une compréhension fondamentale de l'IA, de l'apprentissage automatique et des concepts de base de la cybersécurité. La familiarisation avec les pratiques de développement de logiciels et l'architecture des systèmes sera bénéfique, mais pas obligatoire. À la fin de ce cours, vous aurez la confiance et des compétences tangibles pour protéger la prochaine génération de technologies et devenir un atout essentiel dans le monde de la sécurité de l'IA.

Sécuriser les systèmes IA à toutes les étapes du cycle de vie
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Sécuriser les systèmes IA à toutes les étapes du cycle de vie
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.


Instructeurs : Ashish Mohan
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identifier et classer les différentes classes d'attaques ciblant les systèmes IA.
Analyser le cycle de vie du développement IA/ML pour repérer les étapes vulnérables aux attaques.
Appliquer des stratégies d'atténuation des menaces et des contrôles de sécurité pour protéger les systèmes IA en développement et en production.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Gestion des menaces
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Contrôles de sécurité
- Catégorie : Tests de sécurité
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Modélisation de la menace
- Catégorie : Évaluations de la vulnérabilité
- Catégorie : Sécurité des données
- Catégorie : Intégrité des données
- Catégorie : Codage sécurisé
- Catégorie : Sécurité de l'IA
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Gestion du cycle de vie des applications
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Cadre ATT&CK de MITRE
- Catégorie : Déploiement du modèle
Détails à connaître

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